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								      本公開的實(shí)施例涉及圖像處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。在此提出的方法包括：獲取目標(biāo)圖像；基于圖像分割模型中與顯著性分割任務(wù)對應(yīng)的第一組查詢項(xiàng)，確定與第一組查詢項(xiàng)對應(yīng)的一組掩碼，其中掩碼用于表征目標(biāo)圖像的對應(yīng)的顯著性分割結(jié)果；以及基于一組掩...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于光譜分組張量分解重建的高光譜圖像變化檢測方法，對于一對經(jīng)預(yù)處理的雙時(shí)高光譜圖像在空間維度上進(jìn)行拼接后，在其所有光譜通道上提取得到直方圖特征，確定分組個(gè)數(shù)并依據(jù)直方圖特征對光譜通道進(jìn)行分組；再對每張高光譜圖像的每一組光譜通道進(jìn)行Tuc...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于期望最大化的多目標(biāo)軌跡聚類方法及系統(tǒng)，該方法包括：設(shè)定多目標(biāo)的航行軌跡為直線運(yùn)動，構(gòu)建各軌跡測量值的內(nèi)在統(tǒng)計(jì)分布；利用潛在變量模型引入代表多目標(biāo)類別的隱藏變量，建立各點(diǎn)跡與所屬目標(biāo)間的映射關(guān)系，將聚類問題轉(zhuǎn)化為樣本所屬類...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待處理的圖像和提示文本，所述圖像中包含至少一個(gè)對象，所述提示文本用于表示在所述圖像中所要尋找的目標(biāo)對象；在所述圖像中確定目標(biāo)區(qū)域，所述目標(biāo)區(qū)域用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：提取圖像中的目標(biāo)區(qū)域，得到目標(biāo)區(qū)域圖，該目標(biāo)區(qū)域的像素分別屬于多個(gè)預(yù)設(shè)像素類別中的一個(gè)；對目標(biāo)區(qū)域圖進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)區(qū)域圖的特征信息；基于特征信息對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水聲信號與信息處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地涉及一種基于方位歷程圖的水聲目標(biāo)基底自動分類的方法及系統(tǒng)。該方法包括：提取水聲目標(biāo)方位歷程圖的峰值特征，以確定水聲目標(biāo)；通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建水聲目標(biāo)的主瓣基底模板Vmain
							
            
							
						
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								      一種數(shù)據(jù)處理方法，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，包括：獲取視頻的特征，所述特征包括在時(shí)間維度上分布的多個(gè)特征圖，所述特征圖的維度包括通道維度和空間維度，將所述多個(gè)特征圖由在所述時(shí)間維度上的分布變?yōu)樵谒鐾ǖ谰S度或所述空間維度上的分布，得到所述一個(gè)或多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于分布外樣本檢測的方法，所述方法包括：獲得數(shù)據(jù)集合，其中，所述數(shù)據(jù)集合中包括多個(gè)分布內(nèi)道路圖像樣本和至少一個(gè)待檢測道路圖像樣本；對所述數(shù)據(jù)集合中的每個(gè)道路圖像樣本進(jìn)行與車道線相關(guān)聯(lián)的特征向量提取；針對所述至少一個(gè)待檢測道路...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種目標(biāo)檢測方法、裝置、控制器及自動駕駛設(shè)備，其中，目標(biāo)檢測方法包括：獲取自動駕駛設(shè)備所在目標(biāo)區(qū)域的多視角圖像以及對應(yīng)地相機(jī)參數(shù)，目標(biāo)區(qū)域中包括待檢測的目標(biāo)對象；對多視角圖像進(jìn)行特征提取，并融合相機(jī)參數(shù)，得到目標(biāo)區(qū)域的三維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N車道線拓?fù)潢P(guān)系識別方法、裝置、控制器、移動設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取包括多條車道線的圖像的道路圖像，對道路圖像中車道線的位置關(guān)系進(jìn)行識別，確定至少一組相鄰車道線，將道路圖像中的車道線投影至參考平面，并確定所獲得投...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種食材特征識別模型的構(gòu)建及分類方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，食材特征識別模型的構(gòu)建方法包括：獲取若干樣本食材的目標(biāo)樣本圖像數(shù)據(jù)；其中，所述目標(biāo)樣本圖像數(shù)據(jù)包括可見光圖像數(shù)據(jù)和紅外圖像數(shù)據(jù)；基于所述目標(biāo)樣本圖像數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)樣本圖像數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種電子設(shè)備、竹書結(jié)構(gòu)、制備方法、顯示模組、電路板，涉及電子技術(shù)領(lǐng)域，用于在不犧牲電子設(shè)備性能的情況下，保障電子設(shè)備的散熱效果。電子設(shè)備包括顯示屏、竹書結(jié)構(gòu)以及中框，竹書結(jié)構(gòu)的材料為高模量、高導(dǎo)熱率的材料，例如竹書結(jié)構(gòu)的材料...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向復(fù)雜噪聲環(huán)境的快響應(yīng)語音增強(qiáng)方法，適用于信號處理領(lǐng)域，目的是為了增強(qiáng)在各種復(fù)雜噪聲環(huán)境下對實(shí)時(shí)性要求較高通信、擴(kuò)音、助聽類設(shè)備中語音信號的可懂度，保障信息傳輸質(zhì)量以及更好還原數(shù)據(jù)；通過兩個(gè)傳感器分別采集帶噪語音信號和參考...
								
            
							
            
							
						
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								      一種摘要生成裝置及摘要生成方法被揭示。所述摘要生成裝置包含輸入輸出電路以及處理器。輸入輸出電路用以接收語音數(shù)據(jù)。處理器用以執(zhí)行以下步驟。步驟1：依據(jù)語音數(shù)據(jù)產(chǎn)生原稿文字?jǐn)?shù)據(jù)和語音文字對應(yīng)表。原稿文字?jǐn)?shù)據(jù)包含多個(gè)原稿句子。步驟2：依據(jù)原稿文字...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開一種存儲器裝置、操作方法及存儲器系統(tǒng)。該存儲器裝置包括：存儲單元陣列；存儲單元陣列包括多個(gè)存儲串；每一個(gè)存儲串包括多個(gè)存儲單元；每一個(gè)存儲單元被配置為多個(gè)數(shù)據(jù)態(tài)中的一個(gè)；多條字線，每一條字線與每一個(gè)存儲串中對應(yīng)的存儲單元耦接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N存儲器檢測裝置、存儲器檢測方法和相關(guān)設(shè)備。該存儲器檢測裝置包括：多個(gè)寄存器和處理模塊，該多個(gè)寄存器用于存儲存儲器中待檢測的端口個(gè)數(shù)、循環(huán)次數(shù)N、多個(gè)地址跳變方式、多個(gè)數(shù)據(jù)類型、多個(gè)操作組。該處理模塊用于：對存儲器的每個(gè)待檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種非凝析氣輔助SAGD數(shù)值模擬的處理方法及裝置，所述方法包括：通過實(shí)驗(yàn)測試獲取非凝析氣在氣相中的相應(yīng)的擴(kuò)散系數(shù)；分別建立非瞬時(shí)溶解以及非瞬時(shí)脫氣對應(yīng)的非凝析氣相態(tài)模型反應(yīng)式；分別設(shè)置蒸汽以及非凝析氣相應(yīng)的氣液相滲，并依賴氣相組...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N蛋白質(zhì)溶解性的預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；方法包括：獲取原始蛋白質(zhì)的第一結(jié)構(gòu)圖以及突變蛋白質(zhì)的第二結(jié)構(gòu)圖，對第一結(jié)構(gòu)圖、第二結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行特征提取處理，得到多個(gè)第一氨基酸特征、每個(gè)第一氨基酸特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種耐藥數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建方法、耐藥檢測方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：獲取目標(biāo)藥物與至少一種分類對象維度分別對應(yīng)的預(yù)設(shè)分類對象集；針對每個(gè)分類對象維度，獲取所述目標(biāo)藥物與所述分類對象維度的預(yù)設(shè)分類對象集中的每個(gè)預(yù)設(shè)分類對象分別對應(yīng)的對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種導(dǎo)線。所述導(dǎo)線包括鋼絲導(dǎo)體和絕緣層。所述鋼絲導(dǎo)體被包裹在所述絕緣層中。鋼絲導(dǎo)體包括鋼絲和銅層。所述銅層包裹在所述鋼絲的外部。在本發(fā)明中，鋼絲導(dǎo)體的鋼絲具有較高的強(qiáng)度和柔韌性，鋼絲導(dǎo)體的銅層具有較高的導(dǎo)電性和載流能力。因此，本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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